阿里巴巴
Token Foundry-模型研发工程师（Harness 方向）-AI infra团队
Token Foundry-模型研发工程师（Harness 方向）-AI infra团队
发布于 4 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Llm
Multi-Agent
上下文压缩
大模型工程化
系统设计
长期记忆
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
阿里AI Infra核心团队，前沿大模型框架研发，技术成长空间极大，薪资竞争力强，但技术挑战与压力较高。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
6万
比人工智能中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 3100 个在招 · 其中人工智能 约 330 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 人工智能 · 约 400 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位隶属于阿里巴巴AI infra团队，主要负责构建先进的Harness框架，提升大模型的上下文管理、长期记忆及多智能体协作等核心能力
你需要深入理解大模型能力边界，通过策略设计与工程优化，推动模型与框架的协同进化，保持产品的行业竞争力
最低要求
● 熟悉 LLM 与 Agent 的机制和原理，具备丰富的理论和工程实践经验
● 熟悉业界代表性 Harness 项目，具备优秀的抽象和系统设计能力
● 良好的跨团队协作能力，扎实的编程功底
● 对细节有持续探究的耐心，具备严谨的逻辑推理和问题甄别能力
工作职责
● 构建业界先进的 Harness 框架，持续提升上下文压缩与管理、长期记忆、长程任务规划、Multi-Agent 协作等核心能力
● 深入理解模型能力边界，通过 Harness 层的策略设计与工程优化，与模型协同进化，保持产品竞争力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI大模型与Agent技术的最前沿，能接触到业界最先进的Harness框架设计与多智能体协作技术
- 依托丰富的业务场景和算力资源，有充足的机会将理论转化为大规模工程实践
- 适合对大模型底层机制有浓厚兴趣，具备扎实系统工程能力，且渴望在AI Infra领域深耕的资深研发工程师
缺点 / 挑战
- 大模型与Agent领域技术迭代极快，需要持续跟进最新论文和业界进展，学习压力大
- Harness框架的设计需要极高的抽象能力和对模型边界的深刻理解，技术门槛较高
角色解读
- 可向大模型底层架构专家、AI Infra技术负责人方向发展
- 或深入Multi-Agent及具身智能等前沿领域成为核心算法专家
- 负责构建和优化大模型的Harness框架，提升上下文压缩、长期记忆、长程任务规划等核心能力
- 设计Multi-Agent协作机制，通过策略设计与工程优化，让框架与底层模型协同进化
- 深入理解LLM与Agent的底层机制和原理，具备丰富的理论与工程实践经验
- 熟悉业界主流的Harness项目，具备优秀的系统抽象与设计能力，以及扎实的编程功底
申请策略
- 了解阿里Token Foundry团队的具体业务方向和技术博客，在面试中展现对大模型能力边界的独到见解
- 突出在LLM、Agent或相关大模型框架上的工程实践经验，特别是上下文管理、记忆机制或Multi-Agent协作的具体落地项目
- 展示优秀的系统抽象设计能力和解决复杂工程问题的案例
- 深入研究业界最新的Harness项目（如LangChain, AutoGen, CrewAI等）的源码与架构设计
- 补充强化学习、长上下文优化及分布式系统相关的知识
面试指南
- 采用STAR法则，重点突出在复杂系统抽象设计中的思考过程，以及如何通过工程手段解决模型本身的局限性
- 强调对LLM底层原理的深刻理解以及跨团队协作推动项目落地的能力
- 请详细介绍你参与过的最复杂的LLM/Agent框架设计，遇到了哪些工程挑战？
- 在长上下文压缩和长期记忆管理方面，你有哪些具体的优化策略和实践经验？
- 如何评估和优化Multi-Agent协作系统中的任务规划与执行效率？
- 当模型能力达到瓶颈时，如何通过Harness层的策略设计来弥补或突破？
- 提前阅读阿里Token Foundry或AI Infra团队发表的技术论文和博客，了解其技术栈和当前面临的挑战
- 准备1-2个自己主导的、具有较高技术深度的Agent或大模型应用架构案例
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活50
使命价值85
薪资福利
85较高
阿里AI核心研发团队，薪资在行业内具有较强竞争力，符合高级研发人才的市场定价。
薪资信号未披露（AI估算：4千–8万/月）
成长发展
95较高
处于大模型与Agent技术的最前沿，能深度参与业界先进的Harness框架建设，技术成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、Harness、Multi-Agent、上下文压缩、长期记忆
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未提及工作模式与WLB相关信息，但AI核心研发岗位通常面临较高的技术挑战与项目压力。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
参与构建业界先进的AI基础设施，推动大模型与Agent技术的工程化落地，具有较高的技术使命感与行业影响力。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度开拓性创新（行业首创）
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